Карта онкоцентров
Содержание статьи
ИИ диагностирует рак легкого ИИ прогнозирует, как будет развиваться рак легкого ИИ помогает в лечении рака легкого Сможет ли ИИ заменить врачаВрачи применяют искусственный интеллект (ИИ) в диагностике опухолей с середины 1980-х годов1. За десятки лет технологии существенно продвинулись: например, сейчас ИИ помогает анализировать рентгенологические изображения, прогнозирует эффективность иммунотерапии2 и помогает врачам выбирать тактику лечения. Разбираемся, как еще ИИ помогает в борьбе с раком легкого.
ИИ диагностирует рак легкого
Симптомы рака легкого часто не проявляются у человека до поздних стадий. Поэтому врачи рекомендуют проходить регулярный скрининг людям из групп риска — курильщикам (активным и пассивным), работникам с вредных производств (к примеру, имеющих дело с асбестом). Один из наиболее эффективных методов скрининга — компьютерная томография (КТ) грудной клетки. Она создает поперечные изображения дыхательных путей под разными углами, что позволяет обнаружить даже мельчайшие опухоли в легких на начальных стадиях3.
В 2018 году ученые из Южной Кореи поставили любопытный эксперимент: они поручили специально созданной нейросети проанализировать КТ снимки бронхов и легких нескольких пациентов и выявить признаки рака легкого. Одновременно эти же снимки предоставили для анализа 18 опытным врачам. Только один доктор сделал точно такие же правильные выводы, как и ИИ, а 17 других врачей совершили различных ошибки. К примеру, не обнаружили злокачественные образования на ранних стадиях или неправильно их дифференцировали4, 5.
Одновременно эти же снимки предоставили для анализа 18 опытным врачам. Только один доктор сделал точно такие же правильные выводы, как и ИИ, а 17 других врачей совершили различные ошибки.
ИИ обрабатывает полученные в ходе КТ изображения, сравнивая их с десятками тысяч снимков из базы данных. Для полноты диагностики нейросеть также сравнивает информацию об анализах крови и результатах других исследований. В итоге ИИ выдает врачу отчет о результатах исследований и том, какие отклонения он выявил6. Процесс занимает несколько минут, поэтому врач может поставить окончательный диагноз не только более точно, но и быстро.
Подобная платформа по выявлению рака легкого уже используется в Москве: она интегрирована в работу Центра диагностики и телемедицины столичного Департамента здравоохранения. После внедрения платформы сотрудники департамента провели исследование, которое показало, что при чтении КТ система искусственного интеллекта почти в два раза повышает эффективность врача-рентгенорадиолога. А его рабочую нагрузку за счет ИИ можно снизить до 86,7 %7.
«Врач получает подсказки, которые помогут ему не пропустить признаки рака легкого. Увидеть эти признаки на ранней стадии очень сложно — об этом свидетельствуют результаты многочисленных исследований. Между тем, это заболевание важно выявлять именно на ранних стадиях, ведь если поздно его заметить — а сегодня, по статистике, это происходит в 70–80 % случаев, — вероятность того, что человек проживет больше пяти лет, составляет всего 2–13 %. При ранней диагностике эта вероятность повышается примерно до 70 %, и значительно снижается стоимость лечения»7.
ИИ прогнозирует, как будет развиваться рак легкого
Ученые из Бостона использовали одну из систем ИИ для прогнозирования выживаемости пациентов с опухолями легкого. Всего в эксперименте участвовали 1 112 пациентов, которым провели 14 000 исследований. Задача ИИ была проанализировать их и сравнить с базой знаний8.
Нейросеть оценивала такие факторы, как наличие активной опухоли, прогрессирование болезни, улучшение общего состояния пациента в ответ на терапию, метастазы за пределами легкого. ИИ показал точность прогнозов на уровне 90 %. Врачи дали приблизительно такой же результат.
Преимущество нейросети было в том, что на просмотр и анализ рентгенологических отчетов всех пациентов она потратила 10 минут. Врачу же потребовалось около часа на анализ данных только трех пациентов. Авторы исследования отмечают, что уже сегодня ИИ не только смотрит в будущее пациента, но улавливает там тревожные сигналы, которые помогают, если нужно, пересмотреть врачебную тактику8.
ИИ помогает в лечении рака легкого
Онкологи выбирают вариант лечения рака легкого из пяти основных способов: хирургии, химиотерапии, лучевой терапии, иммунотерапии и таргетной терапии. В дополнение к ним стремительно развивается персонализированное лечение: ученые доказали, что опухоли часто содержат специфические только для них геномные мутации, и если воздействовать на них, то нередко удается добиться прогресса даже в таких ситуациях, которые казались абсолютно безнадежными.
На первом этапе персонализированного лечения проводится тщательный анализ опухоли, устанавливаются все ее специфические особенности. Затем характеристики опухоли и выявленные мутации надо проанализировать, чтобы установить связь между видами этих мутаций и клиническими проявлениями рака легкого. Это крайне важно для определения наиболее эффективной терапии. В обычных условиях на такую работу могут потребоваться недели и даже месяцы, но справиться с этим гораздо быстрее помогают компьютерные системы, использующие ИИ. Они предоставляют врачу массу ценных сведений, например, о том, как ведет себя опухоль, о метаболизме раковых клеток, молекулярных маркерах.
В обычных условиях на такую работу могут потребоваться недели и даже месяцы, но справиться с этим гораздо быстрее помогают компьютерные системы, использующие ИИ.
Практика показывает, что персонализированное лечение становится наиболее эффективным в терапии рака легкого. ИИ позволяет начинать его быстрее на несколько месяцев: пациенту нужно только пройти обследования, а на основе полученных от ИИ данных онколог может выбрать наилучший способ лечения в течение нескольких дней5, 9.
«За последние несколько десятилетий наука значительно продвинулась в изучении причин развития рака легкого. Были обнаружены мутации, которые заставляют клетки легкого усиленно делиться, они получили название — драйверные мутации... Драйверные мутации приводят к изменению формы (конформации) и функции белков, которые играют существенную роль в жизнедеятельности опухолевых клеток. Против некоторых из таких измененных белков созданы препараты, названные таргетными. Такие лекарства воздействуют прицельно на мишень (на англ. target) — измененный мутантный белок, имеющийся в опухолевой клетке. Применение таргетных препаратов значительно увеличивает эффективность лечения онкологических пациентов»9.
Сможет ли ИИ заменить врача
Уже давно врачи, помогая пациентам, активно пользуются достижениями техники. Однако пациента лечит не томограф или компьютер, а врач. Техника лишь помогает получить более полную информацию о здоровье человека, ускоряет процесс постановки диагноза и назначения лечения, но не принимает решения за врача и пациента.
Системы ИИ обладают навыком самообучения, что делает их ценным инструментом в медицине. Но какими бы совершенными они ни были, эти системы не будут заниматься лечением. Их основная задача — консультировать врача. С помощью ИИ повышается точность и скорость диагностики, системы позволяют быстрее определиться с тактикой лечения, подобрать наиболее оптимальный подход. В ближайшем будущем технологии ИИ в онкологии будут совершенствоваться дальше, что будет ускорять процесс диагностики и лечения, а значит, и выживаемость людей с онкологическими заболеваниями.
M-RU-00019607 ноябрь 2024
Было полезно?
Мы заботимся о том, чтобы наши материалы содержали актуальную информацию, а также оказывали читателям всю необходимую помощь и поддержку. Сообщите, пожалуйста, была ли эта статья полезна для вас.
Да, было полезно
Нет
Поделиться статьей
Список литературы
Как машинное обучение помогает в борьбе с онкологией. (Электронный ресурс). URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/610032979a7947c814cd616c?from=copy (дата обращения: 25.10.2024).
Gao Q., Yang L., Lu M. et al. The artificial intelligence and machine learning in lung cancer immunotherapy. J Hematol Oncol. 2023;16:55. DOI: 10.1186/s13045-023-01456-y.
Соломонов А. Г. Революция в диагностике рака легких: применение AI. Актуальные исследования. 2023;50(180).
Kim M. S., Park H. Y., Kho B.G. et al. Artificial intelligence and lung cancer treatment decision: agreement with recommendation of multidisciplinary tumor board. Transl Lung Cancer Res. 2020 Jun;9(3):507—514. DOI: 10.21037/tlcr.2020.04.11. PMID: 32676314; PMCID: PMC7354125.
Мишина В. В. Искусственный интеллект в онкологии: возможности и перспективы. (Электронный ресурс). URL: https://medaboutme.ru/articles/iskusstvennyy_intellekt_v_onkologii_vozmozhnosti_i_perspektivy/ (дата обращения: 25.10.2024).
Соломонов А. Г. Революция в диагностике рака легких: применение AI. Актуальные исследования. 2023;50(180).
Первая публикация в Q1 о московском скрининге рака легкого. Центр диагностики и телемедицины. (Электронный ресурс). URL: https://telemedai.ru/press-centr/novosti-nauki/pervaya-publikaciya-v-q1-o-moskovskom-skrininge-raka-legkogo (дата обращения: 25.10.2024).
Кель К. Л., Эльмаракеби Х., Нишино М. и др. Оценка глубокой обработки естественного языка при установлении онкологических результатов на основании рентгенологических отчетов. JAMA Oncol. 2019;5(10):1421—1429. DOI: 10.1001/jamaoncol.2019.1800.
Какие генетические тесты необходимо выполнить пациентам с диагнозом «рак легкого». НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова. (Электронный ресурс). URL: https://www.niioncologii.ru/highlights/index?id=11660 (дата обращения: 25.10.2024).
Симптомы рака легкого часто не проявляются у человека до поздних стадий. Поэтому врачи рекомендуют проходить регулярный скрининг людям из групп риска — курильщикам (активным и пассивным), работникам с вредных производств (к примеру, имеющих дело с асбестом). Один из наиболее эффективных методов скрининга — компьютерная томография (КТ) грудной клетки. Она создает поперечные изображения дыхательных путей под разными углами, что позволяет обнаружить даже мельчайшие опухоли в легких на начальных стадиях3.
В 2018 году ученые из Южной Кореи поставили любопытный эксперимент: они поручили специально созданной нейросети проанализировать КТ снимки бронхов и легких нескольких пациентов и выявить признаки рака легкого. Одновременно эти же снимки предоставили для анализа 18 опытным врачам. Только один доктор сделал точно такие же правильные выводы, как и ИИ, а 17 других врачей совершили различных ошибки. К примеру, не обнаружили злокачественные образования на ранних стадиях или неправильно их дифференцировали4, 5.
Одновременно эти же снимки предоставили для анализа 18 опытным врачам. Только один доктор сделал точно такие же правильные выводы, как и ИИ, а 17 других врачей совершили различные ошибки.
ИИ обрабатывает полученные в ходе КТ изображения, сравнивая их с десятками тысяч снимков из базы данных. Для полноты диагностики нейросеть также сравнивает информацию об анализах крови и результатах других исследований. В итоге ИИ выдает врачу отчет о результатах исследований и том, какие отклонения он выявил6. Процесс занимает несколько минут, поэтому врач может поставить окончательный диагноз не только более точно, но и быстро.
Подобная платформа по выявлению рака легкого уже используется в Москве: она интегрирована в работу Центра диагностики и телемедицины столичного Департамента здравоохранения. После внедрения платформы сотрудники департамента провели исследование, которое показало, что при чтении КТ система искусственного интеллекта почти в два раза повышает эффективность врача-рентгенорадиолога. А его рабочую нагрузку за счет ИИ можно снизить до 86,7 %7.
«Врач получает подсказки, которые помогут ему не пропустить признаки рака легкого. Увидеть эти признаки на ранней стадии очень сложно — об этом свидетельствуют результаты многочисленных исследований. Между тем, это заболевание важно выявлять именно на ранних стадиях, ведь если поздно его заметить — а сегодня, по статистике, это происходит в 70–80 % случаев, — вероятность того, что человек проживет больше пяти лет, составляет всего 2–13 %. При ранней диагностике эта вероятность повышается примерно до 70 %, и значительно снижается стоимость лечения»7.
Ученые из Бостона использовали одну из систем ИИ для прогнозирования выживаемости пациентов с опухолями легкого. Всего в эксперименте участвовали 1 112 пациентов, которым провели 14 000 исследований. Задача ИИ была проанализировать их и сравнить с базой знаний8.
Нейросеть оценивала такие факторы, как наличие активной опухоли, прогрессирование болезни, улучшение общего состояния пациента в ответ на терапию, метастазы за пределами легкого. ИИ показал точность прогнозов на уровне 90 %. Врачи дали приблизительно такой же результат.
Преимущество нейросети было в том, что на просмотр и анализ рентгенологических отчетов всех пациентов она потратила 10 минут. Врачу же потребовалось около часа на анализ данных только трех пациентов. Авторы исследования отмечают, что уже сегодня ИИ не только смотрит в будущее пациента, но улавливает там тревожные сигналы, которые помогают, если нужно, пересмотреть врачебную тактику8.
ИИ помогает в лечении рака легкого
Онкологи выбирают вариант лечения рака легкого из пяти основных способов: хирургии, химиотерапии, лучевой терапии, иммунотерапии и таргетной терапии. В дополнение к ним стремительно развивается персонализированное лечение: ученые доказали, что опухоли часто содержат специфические только для них геномные мутации, и если воздействовать на них, то нередко удается добиться прогресса даже в таких ситуациях, которые казались абсолютно безнадежными.
На первом этапе персонализированного лечения проводится тщательный анализ опухоли, устанавливаются все ее специфические особенности. Затем характеристики опухоли и выявленные мутации надо проанализировать, чтобы установить связь между видами этих мутаций и клиническими проявлениями рака легкого. Это крайне важно для определения наиболее эффективной терапии. В обычных условиях на такую работу могут потребоваться недели и даже месяцы, но справиться с этим гораздо быстрее помогают компьютерные системы, использующие ИИ. Они предоставляют врачу массу ценных сведений, например, о том, как ведет себя опухоль, о метаболизме раковых клеток, молекулярных маркерах.
В обычных условиях на такую работу могут потребоваться недели и даже месяцы, но справиться с этим гораздо быстрее помогают компьютерные системы, использующие ИИ.
Практика показывает, что персонализированное лечение становится наиболее эффективным в терапии рака легкого. ИИ позволяет начинать его быстрее на несколько месяцев: пациенту нужно только пройти обследования, а на основе полученных от ИИ данных онколог может выбрать наилучший способ лечения в течение нескольких дней5, 9.
«За последние несколько десятилетий наука значительно продвинулась в изучении причин развития рака легкого. Были обнаружены мутации, которые заставляют клетки легкого усиленно делиться, они получили название — драйверные мутации... Драйверные мутации приводят к изменению формы (конформации) и функции белков, которые играют существенную роль в жизнедеятельности опухолевых клеток. Против некоторых из таких измененных белков созданы препараты, названные таргетными. Такие лекарства воздействуют прицельно на мишень (на англ. target) — измененный мутантный белок, имеющийся в опухолевой клетке. Применение таргетных препаратов значительно увеличивает эффективность лечения онкологических пациентов»9.
Сможет ли ИИ заменить врача
Уже давно врачи, помогая пациентам, активно пользуются достижениями техники. Однако пациента лечит не томограф или компьютер, а врач. Техника лишь помогает получить более полную информацию о здоровье человека, ускоряет процесс постановки диагноза и назначения лечения, но не принимает решения за врача и пациента.
Системы ИИ обладают навыком самообучения, что делает их ценным инструментом в медицине. Но какими бы совершенными они ни были, эти системы не будут заниматься лечением. Их основная задача — консультировать врача. С помощью ИИ повышается точность и скорость диагностики, системы позволяют быстрее определиться с тактикой лечения, подобрать наиболее оптимальный подход. В ближайшем будущем технологии ИИ в онкологии будут совершенствоваться дальше, что будет ускорять процесс диагностики и лечения, а значит, и выживаемость людей с онкологическими заболеваниями.
M-RU-00019607 ноябрь 2024
Было полезно?
Мы заботимся о том, чтобы наши материалы содержали актуальную информацию, а также оказывали читателям всю необходимую помощь и поддержку. Сообщите, пожалуйста, была ли эта статья полезна для вас.
Да, было полезно
Нет
Поделиться статьей
Список литературы
Как машинное обучение помогает в борьбе с онкологией. (Электронный ресурс). URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/610032979a7947c814cd616c?from=copy (дата обращения: 25.10.2024).
Gao Q., Yang L., Lu M. et al. The artificial intelligence and machine learning in lung cancer immunotherapy. J Hematol Oncol. 2023;16:55. DOI: 10.1186/s13045-023-01456-y.
Соломонов А. Г. Революция в диагностике рака легких: применение AI. Актуальные исследования. 2023;50(180).
Kim M. S., Park H. Y., Kho B.G. et al. Artificial intelligence and lung cancer treatment decision: agreement with recommendation of multidisciplinary tumor board. Transl Lung Cancer Res. 2020 Jun;9(3):507—514. DOI: 10.21037/tlcr.2020.04.11. PMID: 32676314; PMCID: PMC7354125.
Мишина В. В. Искусственный интеллект в онкологии: возможности и перспективы. (Электронный ресурс). URL: https://medaboutme.ru/articles/iskusstvennyy_intellekt_v_onkologii_vozmozhnosti_i_perspektivy/ (дата обращения: 25.10.2024).
Соломонов А. Г. Революция в диагностике рака легких: применение AI. Актуальные исследования. 2023;50(180).
Первая публикация в Q1 о московском скрининге рака легкого. Центр диагностики и телемедицины. (Электронный ресурс). URL: https://telemedai.ru/press-centr/novosti-nauki/pervaya-publikaciya-v-q1-o-moskovskom-skrininge-raka-legkogo (дата обращения: 25.10.2024).
Кель К. Л., Эльмаракеби Х., Нишино М. и др. Оценка глубокой обработки естественного языка при установлении онкологических результатов на основании рентгенологических отчетов. JAMA Oncol. 2019;5(10):1421—1429. DOI: 10.1001/jamaoncol.2019.1800.
Какие генетические тесты необходимо выполнить пациентам с диагнозом «рак легкого». НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова. (Электронный ресурс). URL: https://www.niioncologii.ru/highlights/index?id=11660 (дата обращения: 25.10.2024).
Онкологи выбирают вариант лечения рака легкого из пяти основных способов: хирургии, химиотерапии, лучевой терапии, иммунотерапии и таргетной терапии. В дополнение к ним стремительно развивается персонализированное лечение: ученые доказали, что опухоли часто содержат специфические только для них геномные мутации, и если воздействовать на них, то нередко удается добиться прогресса даже в таких ситуациях, которые казались абсолютно безнадежными.
На первом этапе персонализированного лечения проводится тщательный анализ опухоли, устанавливаются все ее специфические особенности. Затем характеристики опухоли и выявленные мутации надо проанализировать, чтобы установить связь между видами этих мутаций и клиническими проявлениями рака легкого. Это крайне важно для определения наиболее эффективной терапии. В обычных условиях на такую работу могут потребоваться недели и даже месяцы, но справиться с этим гораздо быстрее помогают компьютерные системы, использующие ИИ. Они предоставляют врачу массу ценных сведений, например, о том, как ведет себя опухоль, о метаболизме раковых клеток, молекулярных маркерах.
В обычных условиях на такую работу могут потребоваться недели и даже месяцы, но справиться с этим гораздо быстрее помогают компьютерные системы, использующие ИИ.
Практика показывает, что персонализированное лечение становится наиболее эффективным в терапии рака легкого. ИИ позволяет начинать его быстрее на несколько месяцев: пациенту нужно только пройти обследования, а на основе полученных от ИИ данных онколог может выбрать наилучший способ лечения в течение нескольких дней5, 9.
«За последние несколько десятилетий наука значительно продвинулась в изучении причин развития рака легкого. Были обнаружены мутации, которые заставляют клетки легкого усиленно делиться, они получили название — драйверные мутации... Драйверные мутации приводят к изменению формы (конформации) и функции белков, которые играют существенную роль в жизнедеятельности опухолевых клеток. Против некоторых из таких измененных белков созданы препараты, названные таргетными. Такие лекарства воздействуют прицельно на мишень (на англ. target) — измененный мутантный белок, имеющийся в опухолевой клетке. Применение таргетных препаратов значительно увеличивает эффективность лечения онкологических пациентов»9.
Уже давно врачи, помогая пациентам, активно пользуются достижениями техники. Однако пациента лечит не томограф или компьютер, а врач. Техника лишь помогает получить более полную информацию о здоровье человека, ускоряет процесс постановки диагноза и назначения лечения, но не принимает решения за врача и пациента.
Системы ИИ обладают навыком самообучения, что делает их ценным инструментом в медицине. Но какими бы совершенными они ни были, эти системы не будут заниматься лечением. Их основная задача — консультировать врача. С помощью ИИ повышается точность и скорость диагностики, системы позволяют быстрее определиться с тактикой лечения, подобрать наиболее оптимальный подход. В ближайшем будущем технологии ИИ в онкологии будут совершенствоваться дальше, что будет ускорять процесс диагностики и лечения, а значит, и выживаемость людей с онкологическими заболеваниями.
M-RU-00019607 ноябрь 2024
Было полезно?
Мы заботимся о том, чтобы наши материалы содержали актуальную информацию, а также оказывали читателям всю необходимую помощь и поддержку. Сообщите, пожалуйста, была ли эта статья полезна для вас.
Список литературы
Как машинное обучение помогает в борьбе с онкологией. (Электронный ресурс). URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/610032979a7947c814cd616c?from=copy (дата обращения: 25.10.2024).
Gao Q., Yang L., Lu M. et al. The artificial intelligence and machine learning in lung cancer immunotherapy. J Hematol Oncol. 2023;16:55. DOI: 10.1186/s13045-023-01456-y.
Соломонов А. Г. Революция в диагностике рака легких: применение AI. Актуальные исследования. 2023;50(180).
Kim M. S., Park H. Y., Kho B.G. et al. Artificial intelligence and lung cancer treatment decision: agreement with recommendation of multidisciplinary tumor board. Transl Lung Cancer Res. 2020 Jun;9(3):507—514. DOI: 10.21037/tlcr.2020.04.11. PMID: 32676314; PMCID: PMC7354125.
Мишина В. В. Искусственный интеллект в онкологии: возможности и перспективы. (Электронный ресурс). URL: https://medaboutme.ru/articles/iskusstvennyy_intellekt_v_onkologii_vozmozhnosti_i_perspektivy/ (дата обращения: 25.10.2024).
Соломонов А. Г. Революция в диагностике рака легких: применение AI. Актуальные исследования. 2023;50(180).
Первая публикация в Q1 о московском скрининге рака легкого. Центр диагностики и телемедицины. (Электронный ресурс). URL: https://telemedai.ru/press-centr/novosti-nauki/pervaya-publikaciya-v-q1-o-moskovskom-skrininge-raka-legkogo (дата обращения: 25.10.2024).
Кель К. Л., Эльмаракеби Х., Нишино М. и др. Оценка глубокой обработки естественного языка при установлении онкологических результатов на основании рентгенологических отчетов. JAMA Oncol. 2019;5(10):1421—1429. DOI: 10.1001/jamaoncol.2019.1800.
Какие генетические тесты необходимо выполнить пациентам с диагнозом «рак легкого». НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова. (Электронный ресурс). URL: https://www.niioncologii.ru/highlights/index?id=11660 (дата обращения: 25.10.2024).
